应用指南｜一分钟完成立案材料准备——基于GPT和编程

前段时间，笔者有幸参加了师兄主讲的《法律人如何使用AI系列讲座》第二期。讲座中提到，GPT不仅能够优化工作流程，还可以帮助没有任何编程经验的人编写代码。恰巧近期立案工作增加，需要逐一准备大量的立案材料（如所函、授权委托书、合同、介绍信等）。

按照以往做法，这项工作通常需要在模板中逐项填入委托人姓名、嫌疑人姓名、罪名等信息，操作重复且容易出错。有时因工作量大或疏忽，可能会导致所函或介绍信上的信息出错，影响案件的后续办理，甚至可能错过关键时间节点。

为了应对这一痛点，笔者在完全没有编程基础的情况下，通过GPT成功编写了一个程序。该程序只需一次性输入信息，就能自动生成所需的多份委托材料。

本文将分享这一实践的具体过程，希望总结出值得借鉴的经验与教训，同时向同行们推荐这种能够显著提高工作效率的方法。（文章末尾附有程序的可执行文件和源代码，感兴趣的朋友可以下载研究。）

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分析核心需求 

编程的第一步，如同产品设计，必须明确目标需求。对于立案材料的制作，核心需求可以概括为：在多个文档的特定位置批量填入相应信息，实质上是一种批量化的「替换」。程序的目标是将这一重复过程自动化，以提高效率。

明确需求后，笔者开始设计具体的实现方案。最初的思路是批量调用文档的「替换」功能，但实现这一功能需解决两个关键问题：

确认替换的位置：可以通过在文档中的特定位置设置标记关键词（如「嫌疑人1」）来指示替换内容。

确认替换的内容：设计一个输入窗口，让使用者逐一输入关键词及对应的替换内容。

为实现这些功能，笔者向GPT提出了具体需求，并生成了相应代码。在完成初步编写后，笔者对程序进行了测试，发现替换后的文本格式（如字体和大小）发生了变化。针对这一问题，笔者又补充了“替换后保持原有格式和字体”的代码。

提前填入特定的词语来特定化对应的替换位置

向gpt提问获取输入窗口的代码

向gpt提问获取「更换后的词语保持原词语的格式和字体大小」的代码

（↑此为事后复盘的提问）从事后复盘来看，其实笔者的思路还有很大的改进空间，建议读者在编程之处可以先把核心需求向gpt提问获得对应的思路，往往会比自己想到的更好一些

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代码的迭代与优化

通过上述步骤，笔者完成了一个能够满足核心需求的基础程序，但实际使用中仍然存在一些问题需要优化：

1、手动输入待替换词语耗时较长：优化程序以提前输入待替换词汇，进一步提升效率。

2、无法识别子文件夹中的文档：当前程序仅对主目录文件生效，需要额外完善以支持递归处理子文件夹内的内容。

3、程序是修改原文档而非生成新文档：优化程序，使输出结果保存到新文件夹，避免覆盖原始模板文件。

4、适配doc：部分模板文档系doc格式，程序仅能处理docx格式的文档

5、依赖特定运行环境：现阶段程序依赖特定环境配置（必须安装python框架），需改进为更易部署的可执行文件便于团队其他成员直接使用，无需额外配置环境。

针对这些问题，笔者逐一向GPT咨询解决方案，并进行代码改进，使程序更适合实际工作需求。最终，原本需要约15分钟的立案材料准备时间缩短至1分钟。

提前将待替换词语输入程序中

识别子文件夹中的文档

输出到另一个文件夹，使得输出结果不会直接覆盖原文件

发现支持doc的工作量显著高于把doc文件转换为docx的工作量，遂决定把所有的doc文档重新输出为docx（有的时候消除问题比解决问题简单多了.jpg）

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一些插曲

bug是编程的特色，不得不体验。 在测试过程中，笔者发现某些文档中的文字未能成功替换。经过与GPT沟通并优化代码，问题仍然存在。笔者猜测可能是由于某些特殊格式导致的替换失败。于是，笔者决定将未替换的部分删除并重新输入一次，尝试通过重打文本来消除特殊格式。结果，这一方法果然奏效，所有文字都成功替换，bug顺利解决。（至于到底是什么特殊格式导致替换失败？别问，代码能跑就算赢x）

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结语 

通过这次尝试，笔者深刻体会到了AI工具在法律工作中的巨大潜力。即使没有编程经验，只要善加利用GPT等工具，法律人同样可以创造出实用的自动化程序，从繁琐的重复劳动中解放出来，更专注于案件核心问题的处理。希望我的经验分享能够为同行提供一些启发，让更多人了解并尝试将AI引入日常工作，提升工作效率和质量。

附程序及源代码的分享链接：

https://pan.baidu.com/s/1sJcKY2uJEmwE_lITNnl4pQ

提取码：gpt4

顺带一提，读者朋友们可以直接将代码发送给GPT，询问每个结构的具体功能，以及需要修改哪些部分来满足个性化需求。（如果读者问我要如何修改，我的建议也是：去问GPT吧）

文章来自于“AI合规圈”，作者“陈兆楠”。